决策树分析及SPSS实现
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决策树分析及SPSS实现
決策樹基本觀念
•決策樹的多種形式:
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決策樹基本觀念
•某些規則比其他規則好:
• 我們將一個決策樹應用在一個前所未 有的資料集合上，並觀察其分類正確的比率， 來衡量這個決策樹的有效程度。
• 在遊戲中，第一個問題的答案決定了下 一個問題。如果謹慎選擇問題，只要短短幾次 詢問就可以將後來的資料正確分類。
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决策树分析及SPSS实现
決策樹基本觀念
• 以『二十個問題』的方法顯示樂器的分類。
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決策樹基本觀念
• 一筆資料從根部的節點進入決策樹。在 根部，應用一項測驗來決定這筆資料該進入 下一層的哪一個子節點（child node）。選擇 一開始的測驗有不同的演算法，但目的都是 一樣的：這個過程一再重複，直到資料到達 葉部節點（leaf node）。
• 對決策樹的每一個節點，我們可以如 此衡量：
•●進入這個節點的資料數目。 •●如果是一個葉部節點，可觀察資料分類的方式。 •●這個節點將資料正確分類的比率。
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決策樹基本觀念
• 藉由將資料分到正確類別的情況，我們可以 驗證出建構決策樹的最佳演算法。第四章中的 電影迷資料庫。受測者被要求回答他們的年齡， 性別，最常看的電影，以及最近看過的電影片 名。然後我們使用決策樹程式來創造規則，以 受測者在問卷中其他問題的答案來找出該名受 測者的性別。
place 4 2 2 1 1 1 1 2 3 1 2
movie 23 1 1 25 25 25 26 32 1 25 32
last like sex pred.
1
F
F
12
F
F
30
F
F
63
M
F
2
F
F
26
F
F
2
F
F
111
F
F
63
M
F
63
F
F
17
F
F
决策树分析及SPSS实现
決策樹基本觀念
•決策樹創造資料箱: • 雖然樹狀圖和『二十個問題』類推法有助 於呈現決策樹方法的某些特質，但作者發現，在 某些情況下，基於不同表現方式的箱形圖（box diagram）更加清楚明白。 • 一個決策樹創造一系列盒子或箱子，我們 可以將資料丟進去。任何樹狀圖的葉部節點形成 一個一維式箱形圖。和決策樹根部節點有關的測 試將下層分成兩個或更多部分。
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• 在本章中，我們先介紹決策樹運作的方 式及其如何應用在分類和預測問題。隨後我們 進一步介紹如何以CART、C4.5和CHAID演算 法建構決策樹。
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決策樹基本觀念
•決策樹如何運作:
• 『二十個問題』（Twenty Questions）這 個遊戲，一定可以輕易了解決策樹將資料分類 的方式。在遊戲中，一個玩家先想好所有參加 者都有知道的一個特定地點，人物或事物，其 他玩家藉著提出一堆『是或不是』的問題，來 找出答案。一個決策樹代表一系列這類問題。
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2020/11/10
决策树分析及SPSS实现
決策樹分析
簡介 決策樹基本觀念 三種研究方法 其他決策樹的變化 決策樹的優、缺點
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决策树分析及SPSS实现
簡介
• 決策樹是功能強大且相當受歡迎的分類 和預測工具。這項以樹狀圖為基礎的方法，其 吸引人之處在於決策樹具有規則，和類神經網 路不同。規則可以用文字來表達，讓人類了解， 或是轉化為SQL之類的資料庫語言，讓落在特 定類別的資料紀錄可以被搜尋。
類問題上，決策樹超越純粹統計方法的優點。
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•決策樹基本觀念
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•分類與迴歸樹（CART）
• 分類與迴歸樹（Classification And Regression Tree，CART）CART演算法是建構決策樹時最常 用的演算法之一。自從１９８４年布里曼（L. Brieman）與其同僚發表這種方法以來，就一直 機械學習實驗的要素。
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決策樹基本觀念
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•決策樹基本觀念
•表現多維度: • 當我們將資料丟進格子中，它們落到特定 的層內並以此分類。一個層形圖讓我們一目了然 的見到數層資料的細節。在下圖，我們可以一眼 看出左下的格子清一色都是男性。仔細的看，我 們可以發現某些層在分類上表現很好，或是聚集 了大量資料。這和線性，邏輯性或二次差分等傳 統的統計分類方法試圖在資料空間中劃上一條直 線或弧線將資料分層的方式大不相同。
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決策樹基本觀念
•決策樹的根部擴大成資料箱：
•●資料箱的寬度可以有變化，以顯示一筆資料落 • 在特定箱中的相對可能性。 • ●這個圖形可以換成一個直條圖（histogram）， • 每一個直條的高度顯示落在對應箱中的資料數 • 目。這類直條圖可以使用直條的頻色或形狀來 • 顯示對應規則的錯誤率。 • ●單一資料可以根據輸出變數的數值，用有色的 • 球形或點狀來代表。這樣可以立即顯示這套分 • 類系統的表現。
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• 下表顯示這個節點共有11筆資料被歸類其下， 其中九個是正確的（女性），還有兩個男性被
誤分到這裡。換言之，這項規則的錯誤率為
0.182
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決策樹基本觀念
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year 59 43 43 45 45 45 46 45 49 45 45
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•決策樹基本觀念
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•決策樹基本觀念
• 這是一種基本上的差異：當一筆資料有多種非常
不同的方法使其成為目標類別的一部份時，使用單一 線條來找出類別間界線的統計方法效力會很弱。例如， 在信用卡產業，很多種持卡人都讓發卡根行有利可圖。 某些持卡人每次繳款的金額不高，但他們欠繳金額很 高時，卻又不會超過額度;還有一種持卡人每月都繳 清帳款，但他們交易金額很高，因此發卡銀行還是可 以賺到錢。這兩種非常不同的持卡人可能為發卡銀行 帶來同樣多的收益。在下圖中，我們將顥示在這種分
第21章spss21教程完整版
21.2.5 保存设置
单击如21-2中的“保存”按钮，则弹出如图21-9所示的对话框，各部分选项功能如 下所述。 1．保存变量选项栏 • 用于设置保存哪些变量。 • 终端节点编号：表示节点序号，此变量保存每个观测所属最终节点的序号。 • 预测值：此变量保存由模型预测的因变量值。 • 预测概率。 • 样本分配（训练/检验）：样本类型，此变量记录单个观测是用于训练函数用于验证。 2．将树模型导出为XML选项 • 设置把模型格式输出到指定XML文件的选项。 • 培训样本：设置对训练样本的输出。 • 检验样本：设置对验证样本的输出。
21.2.14 利润设置
单击图21-16中的“利润”标签，则弹出如图21-18所示的对话框，用于设置预测分 类正确时的收益函数的参数。 ① 无：不使用收益函数。
② 设定选项栏：表示由用户自定义收益函数。 只有当分类因变量至少设置了两个值标签时，此选项栏才可用。收入表示 输入对当前行的值标签预测正确时的收入值；费用表示对当前行的值标签预测 正确时的消耗值；利润表示收益值。
② 节点性能选项栏：用于设置关于节点的统计信息。 • 摘要：摘要表格输出； • 按目标类别：对于定义了目标取值的分类因变量，此表包括得益比例、相应比例、 以节点或者百分比分组后的增量（Lift）值，对每个目标取值输出一个表格，对于连 续因变量和没有定义目标的分类因变量不作输出。 ③ 自变量选项栏：用于设置自变量的选项。 • 对模型的重要性：对于CART方法，把模型中的自变量按其重要性进行排序，对其他 算法无效； • 替代变量（按分割：对于CART和QUEST算法，如果模型有可替代的解决方案，就列 出所有可能的方案，对CHAID算法无效。 ④ 行下拉列表，用于指定节点信息表的显示方 式，可以选择终端节点、百分比和两者都是。 如果选择两者都是，则为因变量的每个目标取 值的输出两个表格。百分表按指定顺序依次显 示指定百分位处的累计值。 • 排序顺序：用于指定百分位表的显示顺序； • 百分比增量：在此指定百分位的递增间隔； • 显示累积统计：表示在每个最终节点表里 增加一列显示累计结果。
SPSS Modeler 决策树对银行行销进行预测
Modeler 决策树之银行行销预测应用分析本文将通过SPSS Modeler 介绍决策树(Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。
通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型，分析、解释并讨论模型结构，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同资料特征选择合适的决策树模型引言随着资讯科技的演进，如何通过方法有效的分析海量数据，并从其中找到有利的规格或资讯已经成为一种趋势。
而决策树演算法是目前在进行数据分析时很常用的分类方法，本文将使用IBM SPSS Modeler 进行实作，介绍决策树(Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。
IBM SPSS Modeler 包含多种决策树模型，包括C5.0、C&R Tree、Quest、CHAID。
首先，本文将会简介决策树演算法的基本原理，接着会针对案例数据(网路公开电销数据) 进行初步的数据分析，并套入决策树模型中，分析、解释并讨论最后的结果。
通过本文，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同数据特征选择适当决策树模型决策树演算法(Decision Tree) 简介决策树演算法的原理决策树演算法是在进行数据挖掘时经常使用的分类和预测方法。
一个决策树的架构，是由三个部分所组成：叶节点(Leaf Node)、决策节点(Decision nodes) 以及分支。
决策树演算法的基本原理为：通过演算法中所规定的分类条件对于整体数据进行分类，产生一个决策节点，并持续依照演算法规则分类，直到数据无法再分类为止。
决策树演算法的比较决策树演算法依据其演算原理以及可适用分析数据类型的不同延伸出多种决策树演算法。
在IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及C&R Tree 四种。
使用者可依据数据类型以及分析需求的不同，选择适当的决策树演算法进行分析。
如何利用决策树进行数据分析(六)
数据分析是当今信息时代最重要的技能之一。
在大数据时代，数据量庞大、复杂多变的现实情况下，如何高效地处理和分析数据成了一个亟待解决的问题。
而决策树作为一种重要的数据分析工具，其在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用。
本文将以决策树为主题，探讨如何利用决策树进行数据分析。
一、决策树的基本原理决策树是一种基于树结构的分类模型，它通过一系列的决策规则对数据进行分类。
决策树的构建过程是一个递归的过程，通过不断地选择最优的特征和划分数据集，最终得到一棵完整的决策树。
决策树的节点包括内部节点和叶子节点，内部节点表示对数据的划分，叶子节点表示最终的分类结果。
决策树的构建过程可以用ID3算法、算法、CART算法等进行。
其中ID3算法是最早的决策树学习算法，算法是ID3算法的改进版，CART算法是一种通用的决策树学习算法，可以用于分类和回归问题。
二、决策树的优点决策树作为一种简单而有效的分类模型，具有以下几个优点：1. 易于理解和解释。
决策树可以直观地展现数据的分类过程，对非专业人士也比较容易理解。
2. 数据预处理要求低。
决策树可以处理缺失值和异常值，不需要对数据进行过多的预处理。
3. 能够处理非线性关系。
决策树对数据的分布和特征之间的非线性关系有很好的适应性。
4. 可以同时处理分类和回归问题。
CART算法既可以构建分类树，也可以构建回归树，具有较好的通用性。
三、决策树的应用场景决策树在实际的数据分析工作中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 金融领域。
决策树可以用于信用评分、风险评估、欺诈检测等方面，帮助金融机构更好地进行风险管理。
2. 医疗领域。
决策树可以用于疾病诊断、药物治疗方案选择等方面，帮助医疗机构提高诊疗效率。
3. 营销领域。
决策树可以用于客户分类、产品推荐、营销策略制定等方面，帮助企业更好地进行市场营销。
4. 工业领域。
决策树可以用于质量控制、设备故障诊断、生产计划优化等方面，帮助企业提高生产效率。
SPSS Modeler数据挖掘 第四讲
确定每一步特征空间划分标准时，都同时兼顾由此将 形成的两个区域，希望划分形成的两个区域所包含的 样本点尽可能同时“纯正”
决策树算法概述：核心问题
第一，决策树的生长 利用训练样本集完成决策树的建立过程 第二，决策树的剪枝 利用测试样本集对所形成的决策树进行精简
决策树算法概述：树生长
P(u 2 | v1 ) P11 P21 P(u 2 | v2 ) P12 P22
C5.0算法：熵
先验不确定性：通信发生前，信宿对信源的状态具 有不确定性 后验不确定性：通信发生后，信宿收到发自信源的 信息，先验不确定性部分被消除，信宿对信源仍有 一定程度的不确定性 后验不确定性等于先验不确定性，表示信宿没有 收到信息； 后验不确定性等于零，表示信宿收到了全部信息 信息是用来消除随机不确定性的，信息量的大小 可由所消除的不确定性大小来计量
分类预测：决策树（一）
主要内容
决策树算法概述 从学习角度看，决策树属有指导学习算法 目标：用于分类和回归 C5.0算法及应用 分类回归树及应用 模型的对比分析
决策树算法概述：基本概念
得名其分析结论的展示方式类似一棵倒置的树
•根节点 •叶节点 •中间节点 •2叉树和多 叉树
决策树算法概述：特点
信息熵等于0，表示只存在唯一的信息发送可能， P(ui)=1，没有发送的不确定性； 如果信源的k个信号有相同的发送概率，P(ui)=1/k， 则信息发送的不确定性最大，信息熵达到最大 P(ui)差别小，信息熵大，平均不确定性大；反之
C5.0算法：信息增益
已知信号U的概率分布P(U)且收到信号V=vj，发出信 号的概率分布为P(U|vj)，信源的平均不确定性：
SPSS Modeler数据挖掘操作之决策树C5.0建模
模型预测精度的评价
11
在节点工具箱的【输出】选项卡中选择【分析】节点，与模型结果节点相连。
模型预测精度的评价
12
执行【分析】节点，所生成的结果如图所 示；可以看到，所建模的正确预测精度达 到了92%，模型比较理想
在【字段选项】中选择【类型】节点，添加到数据流中，设置参数指定变量 角色，如图所示
建立决策树模型
8
在【建模】选项卡中选择【C5.0】节点，添加到数据流中。执行C5.0节点生 成模型，模型名列在流管理窗口的【模型】选项卡中，模型结果节点自动连 接数据流中
运行模型
9
选择流管理窗口中的【模型】选项卡，右击鼠标，选择弹出菜单中的【浏览】 选项，浏览模型结果，如图所示
SPSS Modeler数据挖掘操作之 决策树C5.0建模
案例数据
1
从DRUG.txt文件的数据为以往有大批患有同种疾病的不同病人，服用五种药物中的 一种（drugA, drugB, drugC, drugX, drugY ）之后取得了同样的治疗效果。案例 数据是随机选择挑选的部分病人服用药物前的基本临床检查数据，包括：血压（BP, 分为高血压HIGH，正常NORMAL,低血压LOW）、胆固醇（ol 分为正常 NORMAL和高胆固醇HIGH）、唾液中钠元素（Na）和钾元素（K）含量、病人年龄 （Age）、性别（Sex，包括男M和女F）等。
结果分析
10
可以看出，Na/K比值是选择药物时首先考虑的因素，其次是血压和胆固醇水 平。当病人的Na/K值高于14.642时，应选择drugY，无须考虑其他因素。当 病人的Na/K值低于14.642时，对于高血压病人，更适合选用drugA；对于低 血压病人和血压正常的病人，可选择drugX。性别对选择药物没有影响。
SPSS分类分析：决策树
SPSS分类分析：决策树⼀、决策树（分析-分类-决策树）“决策树”过程创建基于树的分类模型。
它将个案分为若⼲组，或根据⾃变量（预测变量）的值预测因变量（⽬标变量）的值。
此过程为探索性和证实性分类分析提供验证⼯具。
1、分段。
确定可能成为特定组成员的⼈员。
2、层次。
将个案指定为⼏个类别之⼀，如⾼风险组、中等风险组和低风险组。
3、预测。
创建规则并使⽤它们预测将来的事件，如某⼈将拖⽋贷款或者车辆或住宅潜在转售价值的可能性。
4、数据降维和变量筛选。
从⼤的变量集中选择有⽤的预测变量⼦集，以⽤于构建正式的参数模型。
5、交互确定。
确定仅与特定⼦组有关的关系，并在正式的参数模型中指定这些关系。
6、类别合并和连续变量离散化。
以最⼩的损失信息对组预测类别和连续变量进⾏重新码。
7、⽰例。
⼀家银⾏希望根据贷款申请⼈是否表现出合理的信⽤风险来对申请⼈进⾏分类。
根据各种因素（包括过去客户的已知信⽤等级），您可以构建模型以预测客户将来是否可能拖⽋贷款。
⼆、增长⽅法（分析-分类-决策树）1、CHAID.卡⽅⾃动交互检测。
在每⼀步，CHAID选择与因变量有最强交互作⽤的⾃变量（预测变量）。
如果每个预测变量的类别与因变量并⾮显著不同，则合并这些类别。
2、穷举CHAID.CHAID的⼀种修改版本，其检查每个预测变量所有可能的拆分。
3、CRT.分类和回归树。
CRT将数据拆分为若⼲尽可能与因变量同质的段。
所有个案中因变量值都相同的终端节点是同质的“纯”节点。
4、QUEST.快速、⽆偏、有效的统计树。
⼀种快速⽅法，它可避免其他⽅法对具有许多类别的预测变量的偏倚。
只有在因变量是名义变量时才能指定QUEST。
三、验证（分析-分类-决策树-验证）1、交叉验证：交叉验证将样本分割为许多⼦样本（或样本群）。
然后，⽣成树模型，并依次排除每个⼦样本中的数据。
第⼀个树基于第⼀个样本群的个案之外的所有个案，第⼆个树基于第⼆个样本群的个案之外的所有个案，依此类推。
R 语言和 SPSS 的决策树算法介绍及应用_光环大数据培训
R 语言和 SPSS 的决策树算法介绍及应用_光环大数据培训机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。
决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。
本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。
通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。
最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。
机器学习概念机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。
在算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。
很多相关问题的算法复杂度较高，而且很难找到固有的规律，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA 序列测序、语言与手写识别、战略游戏与机器人运用等领域有着十分广泛的应用。
它无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。
算法分类机器学习的算法繁多，其中很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中衍生出来的，因此我们可以按照不同的角度将其分类。
本文主要通过学习方式和算法类似性这两个角度将机器学习算法进行分类。
监督式学习：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。
监督学习的训练集需要包括输入和输出，也可以说是特征和目标。
训练集中的目标是由人标注的。
常见的监督式学习算法包括回归分析和统计分类。
SPSS Modeler数据挖掘操作之分类回归树的基本应用示例
具体操作
3
将Telephone.sav数据源添加到数据流编辑窗口，并在该节点的【类型】选 项卡，完成读取数据。
选择【建模】选项卡中的【C&R树】节点，连接到数据源后面，如图所示
具体操作
4
右键单击【C&R树】节点，选择【编辑】选 项进行节点参数设置。
【 C&R树】节点的参数设置包括“字段”、 “构建选项”、“模型选项”和“注释”， 此处只介绍“构建选项”选项卡。
具体操作-【构建选项】选设置分类 回归树的主要参数，包括目标、基 本、停止规则、成本和先验、整体、 高级六类，如图所示
具体操作-【构建选项】选项卡设置
6
【目标】选项中指定决策树的建立模 式。
具体操作-【构建选项】选项卡设置
7
【基本】选项中设置分类回归树的与 修剪和后修剪的基本参数。
在【最大树状图深度】框中指定分类 回归树不包括根节点在内的最大数深 度
8
【停止规则】选项中设置分类回归树 与修剪的其他参数
9
在【成本和先验】选项卡中设置损失矩阵 和先验分布，通常先验分布可以使基于训 练样本的，也可以指定为等概论分布。
10
在【整体】选项卡中指定使用策略时建立 模型的个数，以及与测试应如何采纳个模 型的预测结果。
11
【高级】选项卡中设置分类回归树建立和 修剪过程的高级参数。
SPSS Modeler数据挖掘操作之
分类回归树的基本应用示例
版权说明
1
本文档操作案例选编自中国人民大学出版社《基于SPSS Modeler的数据挖掘》薛 薇编著，若作者对本资料持有异议，请及时与本网站联系，我们将第一时间妥善 处理。
决策树模型在临床研究数据分析中的应用
·临床研究规范·决策树模型在临床研究数据分析中的应用沈范玲子1王瑞平1,2（1. 上海中医药大学公共健康学院上海 201203；2. 上海市皮肤病医院临床研究与创新转化中心上海 200443）摘要决策树模型是一种有监督的机器学习方法，分类规则通常采取IF-THEN形式，分析结果常以树形图呈现，具有可解释性强、易于理解的优势，在灾害预测、环境监测、临床诊疗决策等领域均有广泛的应用。
本文从决策树模型概念入手，介绍了决策树模型的一般构建步骤、分类与回归树（classification and regression tree, CART）决策树模型在临床研究数据分析中的应用，并应用SPSS软件示例CART决策树模型的构建过程和实现方法，以期为临床研究者采用决策树模型进行数据分析提供参考。
关键词决策树临床研究 CART算法 SPSS软件中图分类号：G304; R-3 文献标志码：C 文章编号：1006-1533(2024)05-0014-05引用本文沈范玲子, 王瑞平. 决策树模型在临床研究数据分析中的应用[J]. 上海医药, 2024, 45(5): 14-18.Application of decision tree modeling in clinical research data analysisSHEN Fanlingzi1, WANG Ruiping1,2(1. School of Public Health, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China;2. Clinical Research & Innovation Center, Shanghai Skin Disease Hospital, Shanghai 200443, China)ABSTRACT Decision tree model is a supervised machine learning method and its classification rules usually take the form of IF-THEN, the analysis results are often presented in the form of tree diagrams, with the advantages of solid interpretability and ease understanding, and it has been widely used in the fields of disaster prediction, environmental monitoring, clinical diagnosis and treatment decision-making. This article starts from the concept of decision tree model, introduces the general construction steps of decision tree model, the application of classification and regression tree (CART) decision tree model in the analysis of clinical research data, and the construction process and realization method of CART decision tree model using the SPSS software example, so as to provide a better solution for clinical researchers to use decision tree model for data analysis.KEY WORDS decision trees; clinical research; CART algorithm; SPSS software临床医学研究中，在探讨多个自变量和因变量之间关系时，常采用多元线性回归、logistic回归、Cox回归分析、广义线性模型等经典统计分析方法。
决策树分析及SPSS实现
决策树分析及SPSS实现决策树是一种常用的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。
它通过构建一棵由决策节点和叶子节点组成的树型结构来对数据进行分类或预测。
本文将介绍决策树分析的基本原理，并演示如何使用SPSS软件进行决策树的实现。
决策树的基本原理是根据数据的特征属性，选择最佳的切分点将数据分割成不同的子集。
切分点的选择通常基于最大化信息增益、基尼指数或其他指标。
在每个切分点上，根据特征属性的不同取值，决策树生成分支节点，直至叶子节点。
叶子节点代表最终的分类结果或预测值。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，提供了丰富的分析工具，包括决策树的实现。
以下是在SPSS中实现决策树的步骤：1.数据准备：将需要进行决策树分析的数据导入SPSS。
确保数据的质量和完整性。
2. 创建决策树模型：在SPSS的菜单栏选择“Analyze”->“CART”->“Classification Tree”（或其他类似选项，具体菜单栏位置可能会有所不同）。
在弹出的对话框中，选择需要进行决策树分析的变量。
3.设置决策树参数：在对话框中，可以设置决策树的参数，如最大深度、节点分裂的最小样本数等。
这些参数的设置将影响决策树的生成和准确性。
4.运行决策树分析：点击“OK”按钮后，SPSS将开始进行决策树分析。
该过程可能需要一段时间，具体时间取决于数据集的大小和复杂性。
5.解释和评估决策树结果：分析完成后，SPSS将生成一棵决策树模型，显示每个节点的切分规则、样本数量和分类结果。
可以通过查看节点间的连接关系和节点属性，对生成的决策树进行解释和评估。
6.预测与验证：使用生成的决策树模型对新的数据进行分类或预测。
可以使用SPSS的预测工具，将新的数据输入到决策树模型中，得到相应的分类结果或预测值。
在实际应用中，决策树分析可用于市场分析、客户群体划分、产品推荐等领域。
通过了解决策树的基本原理，并掌握SPSS的使用方法，可以更好地进行决策树分析，并将其应用于实际问题中。